Conform Business-review.eu: Inteligența artificială (IA) începe să redefinească modul în care piața de artă abordează autentificarea, proveniența și prevenirea fraudei. Cu toate acestea, rolul tot mai mare al tehnologiei ridică o întrebare esențială: cine este responsabil atunci când un algoritm greșește? Pentru Cătălin Guriță-Manole, avocat, antreprenor și Președinte al Fundației WIN for ART, probabilitățile generate de IA ar trebui să rămână instrumente de investigație, nu judecăți definitive, mai ales într-o piață cu infrastructură și standarde juridice încă în curs de dezvoltare.
Guriță-Manole, absolvent al Facultății de Drept a Universității din București, are aproape două decenii de experiență în drept comercial, inclusiv litigii, restructurări și insolvență, sector bancar și financiar, precum și imobiliar. Implicarea sa în lumea artei s-a dezvoltat odată cu cariera sa juridică și antreprenorială, culminând cu înființarea WIN for ART, o fundație dedicată sprijinirii artiștilor, proiectelor culturale și dialogului între comunitățile culturală și de afaceri.
Într-o discuție cu Business Review, Guriță-Manole a abordat limitele autentificării bazate pe IA, responsabilitatea în cazul în care tehnologia influențează valoarea sau atribuirea unei opere, riscul ca algoritmii să perpetueze erori istorice și lacunele din infrastructura pieței de artă din România.
Limitele deciziilor asistate de inteligența artificială
La ce punct o probabilitate calculată de IA ar trebui să devină informație acționabilă pe piața de artă? Este un prag de 80% suficient pentru a opri o vânzare, a declanșa o investigație suplimentară sau a afecta o poliță de asigurare? „Un prag de 80% nu înseamnă nimic fără un context legal clar,” afirmă Guriță-Manole. „Desigur, o astfel de probabilitate generată de IA ar putea justifica o investigație suplimentară. Dar nu poate opri automat o vânzare sau sta la baza unei decizii privind o poliță de asigurare fără un cadru care să definească din punct de vedere legal ce înseamnă acel procent.”
Opinia sa este că dezvoltarea actuală a IA nu poate oferi certitudine în problemele legate de autentificarea operelor de artă. Dificultatea va persista, în special în absența informațiilor care necesită obținere fizică, cum ar fi compoziția chimică a materialelor sau vechimea pânzei.
Dacă două sisteme IA examinează aceeași pictură și ajung la concluzii opuse, cum s-a și întâmplat deja, cine ar trebui să decidă ce rezultat are mai multă greutate și pe ce bază? „Cred că concluzia ar trebui să ia în considerare un expert uman, utilizând metodologia fiecărui sistem, nu doar reputația companiei care l-a creat,” explică avocatul. „Un sistem antrenat pe date incomplete sau pe un set mic de opere similare poate produce un rezultat fals, oricât de de încredere ar părea.”
Decizia finală ar trebui să revină unui specialist care înțelege limitările tehnice ale fiecărui instrument, nu unui algoritm. O analiză fizică a operei ar putea, desigur, să ofere date decisive pentru orice proces de autentificare.
Responsabilitatea în fața provenienței false și a erorilor algoritmice
Ce se întâmplă când proveniența falsă intră pe piață fără o intenție deliberată de fraudă, de exemplu, pentru că un proprietar se bazează pe informații „halucinate” de un sistem IA? Unde începe, legal, responsabilitatea? „În primul rând, responsabilitatea legală revine în principal profesioniștilor,” subliniază Guriță-Manole. Sistemul juridic românesc, din păcate, nu oferă suficiente garanții specifice pentru piața de artă.
Ceea ce constituie proveniență falsă și cine o promovează sunt aspecte esențiale, scenariile diferind în funcție de implicarea unui profesionist sau a unor particulari. Fabricarea de documente false, precum facturi sau certificate de autenticitate, poate intra chiar în sfera dreptului penal. Totuși, promovarea unei opere bazată exclusiv pe informații generate de IA ar putea atrage răspunderea civilă, dependentă de dovedirea relei credințe și de diligența cumpărătorului.
Situația devine mai complexă în cazul galeriilor de artă sau caselor de licitații, unde buna credință și diligența sunt prezumate.
Dacă o autentificare IA modifică semnificativ valoarea unei opere, iar ulterior se dovedește greșită, cine poartă responsabilitatea: furnizorul tehnologiei, expertul care s-a bazat pe ea, vânzătorul, casa de licitații sau nimeni? „Într-un scenariu ideal, responsabilitatea ar trebui proporționată cu gradul de vinovăție al fiecărei părți,” susține avocatul. Furnizorul de tehnologie ar răspunde dacă produsul nu funcționează conform specificațiilor, expertul dacă acceptă rezultatul IA fără o verificare independentă, iar casa de licitații dacă prezintă rezultatul ca fiind o certitudine, nu o opinie.
În practică, însă, Guriță-Manole anticipează că furnizorii de tehnologie se vor proteja prin clauze contractuale. Astfel, responsabilitatea ar putea cădea pe casa de licitații și expert, în special dacă ascund utilizarea IA și prezintă rezultatul ca fiind definitiv.
Modelele IA învață din opere considerate autentice, dar istoria artei conține atribuiri disputate și cataloage raționate revizuite. Ar putea IA să ofere o nouă autoritate greșelilor vechi? „Acesta este probabil unul dintre cele mai puțin discutate subiecte,” admite Guriță-Manole. Un sistem IA antrenat pe atribuiri acceptate învață și erorile acestora. Dacă un catalog raisonne este revizuit, dar datele vechi domină setul de antrenament, IA va reproduce eroarea veche cu aceeași încredere ca o atribuire corectă. Autoritatea tehnologică nu înlocuiește rigoarea istorică, iar riscul este ascunderea acesteia în spatele unor pseudo-certitudini.
Ar putea asigurătorii să devină actorii care impun standarde de autentificare IA pieței de artă? „Este foarte posibil și, pe anumite piețe, deja se întâmplă,” recunoaște avocatul. Industria asigurărilor are un interes direct în reducerea riscului și poate impune, prin polițele de asigurare, tipul de verificare acceptat. Dacă majoritatea polițelor solicită un anumit tip de raport IA, acel standard ar putea deveni obligatoriu funcțional pentru întreaga piață.
Dacă ar fi să construiască infrastructura de autentificare din România de la zero, ce ar crea prima dată: un corp de experți mai puternic, o bază de date națională de proveniență, acces la teste științifice, mecanisme juridice specializate sau o piață de asigurări? „Cred că dacă anumite lucruri se fac în ordinea corectă, celelalte vor urma,” spune Guriță-Manole. „Mai întâi, avem nevoie de un set de reglementări specifice care să asigure modalități mai ușoare de a trage la răspundere pe cei responsabili de falsuri, rapoarte de expertiză eronate etc.” Aceasta ar crește responsabilitatea experților și ar încuraja companiile de asigurări să introducă produse specifice.
Există un paradox: IA poate reduce costul detectării fraudelor, dar scade și costul producerii de fraude convingătoare. Care dintre cele două părți ale ecuației se va dezvolta mai rapid în următorii cinci ani? „Cred că reducerea costurilor fraudelor va crește mai rapid în următorii ani,” anticipează avocatul. Generarea de conținut convingător este deja accesibilă oricui, cu instrumente ieftine și ușor de utilizat. Detectarea acestora necesită expertiză, infrastructură și cooperare instituțională, lucruri mult mai greu de construit.
Ce îl preocupă mai mult astăzi: un sistem IA care declară încrezător un fals ca fiind autentic, sau piața care începe să trateze o probabilitate statistică ca pe un adevăr obiectiv? „Mă preocupă mai mult a doua situație,” afirmă Guriță-Manole. „Un sistem defect poate fi corectat sau contestat, dacă piața rămâne vigilentă. Dar dacă piața tratează probabilitatea statistică drept adevăr obiectiv, gândirea critică necesară pentru a corecta acest eroare va dispărea.” Vulnerabilitatea cea mai mare nu este tehnologia, ci conveniența de a nu pune întrebări atunci când un răspuns pare precis.
Sursa: Business-review.eu
